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1天前
简介...
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马斯克最新访谈：2026年实现AGI，人类将进入普遍富足时代
知名创业家Peter Diamandis上传了一段长达近3小时的深度访谈视频，该访谈录制于2025年12月22日。视频中，马斯克与主持人Peter Diamandis及投资人Dave Blundin共同探讨人工智能、机器人、经济转型、能源、教育、医疗及太空探索等热点议题。
马斯克在访谈中大胆预测，通用人工智能将于2026年实现，到2030年，人工智能的智能总量将超过全人类总和。他将AI与机器人技术的迅猛发展比作“超音速海啸”，标志着人类正步入技术奇点时代。这一突破将带来极端富足：商品和服务成本趋近于零，人类社会将类似于《星际迷航》中描绘的无稀缺世界，人们无需为基本生活担忧。
在就业与经济层面，马斯克指出，AI将首先冲击白领知识工作，随后人形机器人（如特斯拉Optimus）将取代蓝领体力劳动。他预计，到2040年全球人形机器人数量可能达到100亿台，生产力呈现爆炸式增长。为应对转型期可能的就业大规模位移和社会动荡，马斯克提出“普遍高收入”概念，而非传统普遍基本收入。随着生产效率飙升引发通缩，政府可通过扩大货币供应实现“人人想有什么就有什么”的富足状态，退休储蓄将变得毫无意义。
能源被马斯克视为AI扩张的核心瓶颈。他高度赞扬中国在太阳能领域的领先地位，指出中国去年太阳能装机容量已占全球70%。他认为，电池储能可成倍提升能源利用率，长远解决方案包括太空太阳能和轨道计算中心。电力与芯片短缺仍是当下制约，xAI正加速建设吉瓦级超级集群。
教育与医疗领域，马斯克批评传统大学模式已严重过时，AI个性化教学将彻底取代标准化教育。在医疗方面，Optimus机器人有望在3至5年内成为顶级外科医生，通过知识共享实现超人类精度，全球医疗服务将趋近免费。长寿技术如表观遗传重编程，也将推动人类预期寿命延伸至120-150岁，以支持多行星移民。
太空探索部分，马斯克透露星舰项目进展顺利，预计2029年可能向火星发射载人飞船。永久月球基地建设也被提上日程。他还讨论了模拟宇宙理论、外星生命及AI安全，强调AI必须以追求真理、好奇与美为导向，避免偏见与谎言。
马斯克全程表现出强烈乐观主义，认为AI并非“终结者”式威胁，而是通往富足社会的钥匙。尽管转型过程将伴随阵痛，但历史证明每一次技术革命最终都带来人类进步。
黄仁勋：未来10年，世界上大部分汽车将是自动驾驶
在国际消费电子产品展览会（CES 2026）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋指出，“在接下来的10年里，我相当肯定世界上很大一部分汽车将是自动驾驶的、高度自动驾驶的。”
黄仁勋强调了合成数据对于自动驾驶乃至于机器人系统的重要性。他指出，使用合成数据生成和模拟的基本技术适用于各种形式的机器人系统，它可能是一个机器人，可能是一个关节、一个机械手，也许会是一个移动机器人或完整的类人机器人。在黄仁勋看来，机器人系统的下一个旅程，下一个时代将是机器人。这些机器人会有各种不同的尺寸。现场，他展示了公司合作生态中的各种形态的机器人。
黄仁勋还提及了公司对于云业务的布局考量。“很多人问，你要进入云业务吗？答案是否定的，我们正在建造DGX超级计算机供我们自己使用。”黄仁勋表示，“事实证明，我们有数十亿美元的超级计算机和业务活动，这样我们就可以开发我们的开放模型。”黄仁勋称，“我对我们正在做的工作很满意，它开始吸引全世界和各个行业的关注，因为我们正在做前沿，在许多不同领域的人工智能模型工作”。
苏姿丰 CES 演讲：AI 将无处不在，未来需「百倍算力」支撑增长
AMD CEO 苏姿丰近日在 CES 2026 发表主题演讲，全面阐述公司在 AI 时代的技术布局。
苏姿丰表示，自 ChatGPT 发布以来，全球使用 AI 的活跃用户已从 100 万增长至 10 亿，这一规模原本需要互联网几十年才能达到。AMD 预计，到 2030 年，活跃 AI 用户将进一步增长至 50 亿。
她指出，要让AI 真正做到「无处不在」，全球算力必须在未来几年提升 100 倍。
在软件方面，AMD 表示去年 ROCm 软件的 AI 性能最高提升五倍，Ryzen 与 Radeon 平台的支持范围翻倍，下载量同比增长十倍。公司还推出 Adrenalin Edition AI Bundle，以简化本地 AI 环境部署，覆盖图像生成、本地大模型与 PyTorch 等应用。
在硬件层面，苏姿丰强调 AI 基础设施的核心不再是单一芯片性能，而是 CPU、GPU、网络与软件的深度协同。AMD 展示了与 Meta 合作的 Helios 开放式双宽机架平台，其重量接近 7000 磅，被形容为「怪兽级机架」。
苏姿丰在演讲中表示，AI 是过去 50 年中最重要的技术，AMD 将继续推动 AI 普及化，让「所有人都能享受 AI」（AI for Everyone）成为现实。
联想杨元庆：新一轮算力浪潮将源于AI推理的爆发
杨元庆认为，全球算力基础设施市场经历了四波创新浪潮的洗礼：第一波是依托传统计算的企业信息化与数字化转型；第二波由云服务、云应用驱动，推动云计算快速兴起；第三波则是大语言模型训练催生的大规模算力集群，这一阶段的AI训练主要集中在云端。“如今，我们正迎来新一轮AI推理浪潮——通过强大的算力设备，把AI能力部署到本地、边缘和用户端，让智能触手可及，贴近企业与用户的指尖。”
杨元庆指出，本地部署的AI推理，正成为企业真正的竞争优势。因为，当推理发生在数据生成的源头附近，企业将收获更快的响应速度。在这个时代，企业需要的是由公有云、私有云、本地数据中心和边缘计算共同构筑起混合算力基础设施。
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马斯克最新访谈：2026年实现AGI，人类将进入普遍富足时代
知名创业家Peter Diamandis上传了一段长达近3小时的深度访谈视频，该访谈录制于2025年12月22日。视频中，马斯克与主持人Peter Diamandis及投资人Dave Blundin共同探讨人工智能、机器人、经济转型、能源、教育、医疗及太空探索等热点议题。
马斯克在访谈中大胆预测，通用人工智能将于2026年实现，到2030年，人工智能的智能总量将超过全人类总和。他将AI与机器人技术的迅猛发展比作“超音速海啸”，标志着人类正步入技术奇点时代。这一突破将带来极端富足：商品和服务成本趋近于零，人类社会将类似于《星际迷航》中描绘的无稀缺世界，人们无需为基本生活担忧。
在就业与经济层面，马斯克指出，AI将首先冲击白领知识工作，随后人形机器人（如特斯拉Optimus）将取代蓝领体力劳动。他预计，到2040年全球人形机器人数量可能达到100亿台，生产力呈现爆炸式增长。为应对转型期可能的就业大规模位移和社会动荡，马斯克提出“普遍高收入”概念，而非传统普遍基本收入。随着生产效率飙升引发通缩，政府可通过扩大货币供应实现“人人想有什么就有什么”的富足状态，退休储蓄将变得毫无意义。
能源被马斯克视为AI扩张的核心瓶颈。他高度赞扬中国在太阳能领域的领先地位，指出中国去年太阳能装机容量已占全球70%。他认为，电池储能可成倍提升能源利用率，长远解决方案包括太空太阳能和轨道计算中心。电力与芯片短缺仍是当下制约，xAI正加速建设吉瓦级超级集群。
教育与医疗领域，马斯克批评传统大学模式已严重过时，AI个性化教学将彻底取代标准化教育。在医疗方面，Optimus机器人有望在3至5年内成为顶级外科医生，通过知识共享实现超人类精度，全球医疗服务将趋近免费。长寿技术如表观遗传重编程，也将推动人类预期寿命延伸至120-150岁，以支持多行星移民。
太空探索部分，马斯克透露星舰项目进展顺利，预计2029年可能向火星发射载人飞船。永久月球基地建设也被提上日程。他还讨论了模拟宇宙理论、外星生命及AI安全，强调AI必须以追求真理、好奇与美为导向，避免偏见与谎言。
马斯克全程表现出强烈乐观主义，认为AI并非“终结者”式威胁，而是通往富足社会的钥匙。尽管转型过程将伴随阵痛，但历史证明每一次技术革命最终都带来人类进步。
黄仁勋：未来10年，世界上大部分汽车将是自动驾驶
在国际消费电子产品展览会（CES 2026）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋指出，“在接下来的10年里，我相当肯定世界上很大一部分汽车将是自动驾驶的、高度自动驾驶的。”
黄仁勋强调了合成数据对于自动驾驶乃至于机器人系统的重要性。他指出，使用合成数据生成和模拟的基本技术适用于各种形式的机器人系统，它可能是一个机器人，可能是一个关节、一个机械手，也许会是一个移动机器人或完整的类人机器人。在黄仁勋看来，机器人系统的下一个旅程，下一个时代将是机器人。这些机器人会有各种不同的尺寸。现场，他展示了公司合作生态中的各种形态的机器人。
黄仁勋还提及了公司对于云业务的布局考量。“很多人问，你要进入云业务吗？答案是否定的，我们正在建造DGX超级计算机供我们自己使用。”黄仁勋表示，“事实证明，我们有数十亿美元的超级计算机和业务活动，这样我们就可以开发我们的开放模型。”黄仁勋称，“我对我们正在做的工作很满意，它开始吸引全世界和各个行业的关注，因为我们正在做前沿，在许多不同领域的人工智能模型工作”。
苏姿丰 CES 演讲：AI 将无处不在，未来需「百倍算力」支撑增长
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苏姿丰表示，自 ChatGPT 发布以来，全球使用 AI 的活跃用户已从 100 万增长至 10 亿，这一规模原本需要互联网几十年才能达到。AMD 预计，到 2030 年，活跃 AI 用户将进一步增长至 50 亿。
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苏姿丰在演讲中表示，AI 是过去 50 年中最重要的技术，AMD 将继续推动 AI 普及化，让「所有人都能享受 AI」（AI for Everyone）成为现实。
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杨元庆认为，全球算力基础设施市场经历了四波创新浪潮的洗礼：第一波是依托传统计算的企业信息化与数字化转型；第二波由云服务、云应用驱动，推动云计算快速兴起；第三波则是大语言模型训练催生的大规模算力集群，这一阶段的AI训练主要集中在云端。“如今，我们正迎来新一轮AI推理浪潮——通过强大的算力设备，把AI能力部署到本地、边缘和用户端，让智能触手可及，贴近企业与用户的指尖。”
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